Dataanalyse

Efter dataoprensning, og før du starter på selve analysen, skal du formatere og organisere data korrekt. Dette inkluderer, at du opdeler data i relevante variabler og kategorier, så de kan anvendes i analyser. Samtidig skal du overveje, hvordan du skal organisere dine variabler. Skal de for eksempel betragtes som nominale, ordinale eller kontinuerte.

En indledende analyse indebærer brug af deskriptiv statistik til at opsummere og præsentere data. Du skal her inkludere beregning af centrale mål som gennemsnit, median, varians og spredning. 

Hvis du undersøger forskningshypoteser og sammenhænge mellem variabler, skal du udføre hypotesetestning. Dette inkluderer t-tests, chi-square-tests, og andre relevante tests afhængigt af datas karakter og analysens formål.

Sundhedsdata er ofte komplekse med flere variable, der kan påvirke resultatet. Du kan anvende analysemetoder som lineær regression, logistisk regression eller overlevelsesanalyse til at undersøge komplekse sammenhænge og forudsige resultater baseret på flere faktorer.

Grafiske visualiseringer og tabeller kan være nyttige til at formidle komplekse analyseresultater.